卡尔曼滤波源代码

使用C++、OpenCv实现了人脸的检测和标识，能够通过摄像头检测到人脸并处理保存，再经过训练后能过识别出已存储的人脸。主要有检测、训练、识别三大功能。附带免安装版试用，之后可以自己配置好就可以使用了。集体配置方式里面都有，照着配置就可以。

在opencv自带data下的特征分类器做的简单人脸识别个数，vs2010 w764位 opencv2.3.1，OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器。OpenCV安装目录中的data haarcascades目录下的haarcascade_frontalface_alt.xml与haarcascade_frontalface_alt2.xml都是用来检测人脸的Haar分类器。这个haarcascades目录下还有人的全身，眼睛，嘴唇的Haar分类器。读者可以仿照本方的例子来试验下效果看看。

opencv实现的手势控制,c++实现，可在vs2017环境中打开，直接编绎可用，实现较为简单，注释详细，简单易懂，非常容易看懂。。。。。。。。。。。

方框滤波封装于opencv的boxFilter()函数中，函数使用方框滤波器来模糊一张图片，从src输入，dst输出。

针对海洋藻类微生物的形状特征颜色，可以对其进行种类鉴定和数量统计，对研究海洋环境生态有重要的意义，无论是从研究的角度还是从软件的角度都可。

SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。   二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找到占80%以上的方向作为主方向；而SURF则选择圆形邻域，并且使用活动扇形的方法求出特征点主方向，以主方向对齐即完成旋转不变。   三、以主方向为轴可以在每个特征点建立坐标，SIFT在特征点选择一块大小与尺度相应的方形区域，分成16块，统计每一块沿着八个方向占的比例，于是特征点形成了128维特征向量，对图像进行归一化则完成强度不变；而SURF分成64块，统计每一块的dx，dy，|dx|，|dy|的累积和，同样形成128维向量，再进行归一化则完成了对比度不变与强度不变。

视频压缩程序，图像处理的方法判别视频中是否有人，然后压缩视频。编译可直接运行

使用 opencv  利用AAM和POSIT算法实现的 3D头部姿势识别 很有用的学习OPENCV的材料

opencv 的VS2015工程模板  。  大家下载后直接用来作为opencv的项目用， 避免了繁琐的路径设置。

基于OPENCV的手势识别，可以有效的识别出简单的手势,实验的环境为vs2013+Opencv2.4.9,有需要的同学可以自行下载修改，里面有详细的注释与实验的结果图。